Numpy 数组操作

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Numpy 数组操作相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下街几类:

  1、修改数组形状

  2、翻转数组

  3、修改数组维度

  4、连接数组

  5、分割数组

  6、数组元素的添加与删除

 

修改数组形状

函数   描述 
reshape  不改变数据的条件下修改形状 
flat  数组元素迭代器
 flatten 返回一分数组拷贝, 对拷贝所做的修改不会影响原始数据 
ravel 返回展开数组

numpy.reshape

numpy.reshape 函数可以再不改变数据的条件下修改形状,格式如下: numpy.reshape(arr, newshape, order=‘C‘)

  1、arr:要修改形状的数组

  2、newshape:整数或者整数数组,新的形状应当兼容原有形状

  3、order: ‘C’ -- 按行, ‘F’ == 按列, ‘A’ -- 按顺序, ‘K’ -- 元素在内存中的出现顺序

import numpy as np

a = np.arange(8)
print(原始数组,)
print(a)
print(\n)

b = a.reshape(4, 2)
print(‘修改后的数组,’)
print(b)

输出结果如下:
原始数组:
[0 1 2 3 4 5 6 7]

修改后的数组:
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]
 [6 7]]

 

 

翻转数组

函数  描述 
transpose   对换数组的维度 
ndarray.T 和 self.transpose()相同 
rollaxis 向后滚动指定的轴
swapaxes 兑换数组的两个轴

numpy.transpose

numpy.transpose 函数用于兑换数组的维度,格式如下:

 

numpy.transpose(arr, axes)

参数说明:

  1、arr:要操作数组

  2、axes:整数列表,对应维度,同城所有维度都会兑换

  

import numpy as np

a = np.arange(12).reshape(3, 4)

print(原数组,)
print(a)
print(\n)

print(‘对换数组,’)
print(np.transpose(a))

输出结果:
原数组:
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]


对换数组:
[[ 0  4  8]
 [ 1  5  9]
 [ 2  6 10]
 [ 3  7 11]]

 

以上是关于Numpy 数组操作的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

乐哥学AI_Python:Numpy索引,切片,常用函数

如何创建片段以重复变量编号中的代码行

第十节:numpy之数组文件操作

Python中numpy 数组的切片操作

利用numpy实现多维数组操作图片

关于Numpy中+=与-=操作符不支持数组广播的特性